Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu nâng cao hiệu quả định vị và dẫn đường robot di động trong môi trường không biết trước

Mục đích nghiên cứu chính là phát triển một mô hình hệ thống dẫn đường tự động cho robot di động hoạt động trong môi trường không biết trước dựa trên phương pháp lọc Kalman cho bài toán định vị và cấu trúc dẫn đường hành vi sử dụng kết hợp giữa điều khiển mờ và phương pháp tối ưu đa mục tiêu.

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Nguyễn Thị Thanh Vân

NGHIÊN CỨU NÂNG CAO HIỆU QUẢ ĐỊNH VỊ VÀ DẪN ĐƯỜNG ROBOT DI ĐỘNG TRONG MÔI TRƯỜNG

KHÔNG BIẾT TRƯỚC

Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử

Mã số: 62 52 02 03

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ, TRUYỀN THÔNG

Hà nội, 2017

Công trình này được hoàn thành tại: Khoa Điện tử - Viễn thông, Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Trần Quang Vinh

TS Lê Vũ Hà

Phản biện 1: PGS TS Bùi Thế Dũng

Phản biện 2: PGS.TS Chu Anh Mỳ

Phản biện 3: TS Nguyễn Quang Vịnh

Luận án được bảo vệ trước Hội đồng cấp Đại học Quốc gia chấm luận án tiến sĩ họp tại Trường Đại học Công nghệ

Vào hồi: 9 giờ 00 ngày 7 tháng 11 năm 2017

Có thể tìm hiểu luận án tại:

- Trung tâm Thông tin – Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội

▼Ð ✣❺❯

✣➦t ✈➜♥ ✤➲

❚r➯♥ ♥➲♥ t↔♥❣ ❤➺ t❤è♥❣ ❝ì ❦❤➼ ✈➔ ❝↔♠ ❜✐➳♥ ❝â s➤♥ ❝õ❛ r♦❜♦t ❞✐ ✤ë♥❣✱ ❝→❝ù♥❣ ❞ö♥❣ ✤÷ñ❝ ①➙② ❞ü♥❣ ❞ü❛ tr➯♥ ❣✐↔✐ ♣❤→♣ ✤✐➲✉ ❦❤✐➸♥ ♠ù❝ ❝❛♦ ❧✐➯♥ q✉❛♥ ✤➳♥

♥❣❤✐ ✤✐➲✉ ❝❤➾♥❤ ♠❛ tr➟♥ ❤✐➺♣ ♣❤÷ì♥❣ s❛✐ ♥❤÷♥❣ ✈➝♥ ❝á♥ ♥❤ú♥❣ ❤↕♥ ❝❤➳✳ ❈↔✐t✐➳♥ ❝õ❛ ❊❑❋ ♥❤÷ ❯❑❋ ❤❛② P❋ ♣❤ò ❤ñ♣ ✈î✐ ❤➺ ♣❤✐ t✉②➳♥ ✈➔ ♥❤✐➵✉ ♣❤✐ ●❛✉ss✱

♣❤÷ì♥❣ s❛✐ ❝❤÷❛ ❝❤➼♥❤ ①→❝ ❤♦➦❝ ❝è ✤à♥❤ ❝õ❛ ❜ë ❧å❝ ❊❑❋ ❝ê ✤✐➸♥✱ ♥❤➡♠t➠♥❣ ✤ë ❝❤➼♥❤ ①→❝ ❝õ❛ ♣❤➨♣ ✤à♥❤ ✈à✳

• P❤→t tr✐➸♥ ♠ët ♠æ ❤➻♥❤ ✤✐➲✉ ❦❤✐➸♥ ❞➝♥ ✤÷í♥❣ t❤❡♦ ❝➜✉ tró❝ ❤➔♥❤ ✈✐✱ ❦➳t

❤ñ♣ ❣✐ú❛ ❧♦❣✐❝ ♠í ✈➔ ♣❤÷ì♥❣ ♣❤→♣ trë♥ ❧➺♥❤ tè✐ ÷✉✳ ❈➜✉ tró❝ ❞➝♥ ✤÷í♥❣

♥➔② ❝❤♦ ♣❤➨♣ tè✐ ÷✉ ❤â❛ ✈✐➺❝ t❤✐➳t ❦➳ ❦❤è✐ ✤✐➲✉ ❦❤✐➸♥ ❞➝♥ ✤÷í♥❣ ✈î✐ ❝→❝

♠æ ✤✉♥ ❤➔♥❤ ✈✐ ✤÷ñ❝ t❤✐➳t ❦➳ ✤ë❝ ❧➟♣ ♥❤÷♥❣ ✈➝♥ ✤↔♠ ❜↔♦ ❤✐➺✉ q✉↔ ❝õ❛t♦➔♥ ❜ë ❤➺ t❤è♥❣ ✤✐➲✉ ❦❤✐➸♥✳

♠æ ❤➻♥❤ ♠æ ♣❤ä♥❣ ✈➔ tr✐➸♥ ❦❤❛✐ t❤ü❝ ♥❣❤✐➺♠✳

❈→❝ ✤â♥❣ ❣â♣ ❝❤➼♥❤

• ✣➲ ①✉➜t ♠ët ♣❤÷ì♥❣ ♣❤→♣ ✤à♥❤ ✈à ❝❤➼♥❤ ①→❝ r♦❜♦t ❞✐ ✤ë♥❣ tr♦♥❣ ♠æ✐tr÷í♥❣ ❦❤æ♥❣ ❜✐➳t tr÷î❝ ✭❋◆◆✲❊❑❋✮✱ sû ❞ö♥❣ ❜ë ❧å❝ ❑❛❧♠❛♥ ♠ð rë♥❣

✭❊❑❋✮ ✈î✐ ♠❛ tr➟♥ ❤✐➺♣ ♣❤÷ì♥❣ s❛✐ ♥❤✐➵✉ ✤♦ ✤÷ñ❝ ✤✐➲✉ ❝❤➾♥❤ ✤➸ ♥➙♥❣

❝❛♦ ✤ë ❝❤➼♥❤ ①→❝ sû ❞ö♥❣ ♠↕♥❣ ♥ìr♦♥ ♠í ✭❋◆◆✮✳

• ✣➲ ①✉➜t ♠ët ❝➜✉ tró❝ ✤✐➲✉ ❦❤✐➸♥ ❞➝♥ ✤÷í♥❣ ❤➔♥❤ ✈✐ ❦➳t ❤ñ♣ ❧♦❣✐❝ ♠í ✈➔tè✐ ÷✉ ✤❛ ♠ö❝ t✐➯✉ ✭❇❇❋▼✮✱ ❤♦↕t ✤ë♥❣ ❤✐➺✉ q✉↔ ❞➝♥ ✤÷í♥❣ r♦❜♦t tr♦♥❣

♠æ✐ tr÷í♥❣ ❦❤æ♥❣ ❜✐➳t tr÷î❝✳

❇è ❝ö❝ ❝õ❛ ❧✉➟♥ →♥

▲✉➟♥ →♥ ❜❛♦ ❣ç♠ ♣❤➛♥ ♠ð ✤➛✉✱ ❜❛ ❝❤÷ì♥❣✱ ✈➔ ♣❤➛♥ ❦➳t ❧✉➟♥✳ ❈❤÷ì♥❣ ✶tê♥❣ q✉❛♥ ✈➲ ✤à♥❤ ✈à ✈➔ ❝➜✉ tró❝ ❞➝♥ ✤÷í♥❣ r♦❜♦t ❞✐ ✤ë♥❣✱ tâ♠ t➢t ♠ët sè ❧þt❤✉②➳t ✤✐➲✉ ❦❤✐➸♥ ❝ì ❜↔♥✳ ❈❤÷ì♥❣ ✷ tr➻♥❤ ❜➔② ❜ë ❧å❝ ❝↔✐ t✐➳♥ ❋◆◆✲❊❑❋ ù♥❣

❞ö♥❣ ✤à♥❤ ✈à✳ ❈❤÷ì♥❣ ✸ tr➻♥❤ ❜➔② ❝➜✉ tró❝ ✤✐➲✉ ❦❤✐➸♥ ❞➝♥ ✤÷í♥❣ ❤➔♥❤ ✈✐ ✲

❇❇❋▼✳ P❤➛♥ ❦➳t ❧✉➟♥ ✈➔ ♥❤ú♥❣ ✤à♥❤ ❤÷î♥❣ ♥❣❤✐➯♥ ❝ù✉ t✐➳♣ t❤❡♦✳

✷

p(l t |i t ) =p(it|l)p(lt)

p(i t ) , p(lt|ot) =

Z p(l t |l ′ t−1 , o t )p(l ′

t−1 )dl ′ t−1 ✭✶✳✶✮

✸

❇ë ❧å❝ ❑❛❧♠❛♥ sû ❞ö♥❣ t❤✉➟t t♦→♥ ①û ❧þ ❞ú ❧✐➺✉ ✤➺ q✉② tè✐ ÷✉ ✤➸ ÷î❝ t➼♥❤tr↕♥❣ t❤→✐ ❤➺ t❤è♥❣ ❞ü❛ tr➯♥ ✈✐➺❝ ✧trë♥✧ ❦✐➳♥ t❤ù❝ ✈➲ ❤➺ t❤è♥❣ ✈➔ ❞ú ❧✐➺✉ tø

✹

✶✳✹✳✶ ▲➟♣ ❦➳ ❤♦↕❝❤ ✤÷í♥❣ ✤✐

❑❤↔ ♥➠♥❣ ❧➟♣ ❦➳ ❤♦↕❝❤ t♦➔♥ ❝ö❝ sû ❞ö♥❣ ❜↔♥ ✤ç ✭❜↔♥ ✤ç ❝❤➾ ✤÷í♥❣✱ ♣❤➙♥t➼❝❤ æ✱ tr÷í♥❣ t❤➳✱ ❧þ t❤✉②➳t ✤ç t❤à✱ ❱♦r♦♥♦✐✳✳✳✮ ❤❛② ❞ú ❧✐➺✉ ❝↔♠ ❜✐➳♥ ✭♣❤→t ❤✐➺♥

Hành động

Lập kế hoạch mức cao Thực thi điều khiển Phản ứng Hành động Cảm biến

Cảm biến

✭❛✮

Cảm biến

Mô hình môi trường Lập kế hoạch Hành động

Hành vi N Hành vi 3 Hành vi 2 Hành vi 1

Hành động

Lập kế hoạch mức cao Thực thi điều khiển Phản ứng Hành động Cảm biến

Cảm biến

✭❜✮

Cảm biến

Mô hình môi trường Lập kế hoạch Hành động

Hành vi N Hành vi 3 Hành vi 2 Hành vi 1

Hành động

Lập kế hoạch mức cao Thực thi điều khiển Phản ứng Hành động Cảm biến

Trộn lệnh Voting Superposition Fuzzy Multiple Objective Information FilterDistributed

DAMN SAMBA Action Voting

Potential Fields Motor Schemas

Fuzzy Logic Fuzzy DAMN

Trộn lệnh Voting Superposition Multiple Objective Fuzzy Information FilterDistributed

DAMN SAMBA Action Voting Potential Fields Motor Schemas Fuzzy Logic Fuzzy DAMN

❍➻♥❤ ✶✳✷✿ ❈→❝ ❦ÿ t❤✉➟t trë♥ ❧➺♥❤✳

✶✳✹✳✺ ◆❤➟♥ ①➨t

P❤→t ❤✉② ÷✉ ✤✐➸♠ ✈➔ ❦❤➢❝ ♣❤ö❝ ♥❤÷ñ❝ ✤✐➸♠ ❝õ❛ ❝→❝ ❦ÿ t❤✉➟t tr♦♥❣ ❝➜✉tró❝ ❤➔♥❤ ✈✐ ❤✐➺♥ ♥❛②✱ ♠ö❝ t✐➯✉ ❝õ❛ ❧✉➟♥ →♥ ❧➔ ①➙② ❞ü♥❣ ❝➜✉ tró❝ ❤➔♥❤ ✈✐ ❦➳t

→♥✳ ❚✐➳♣ t❤❡♦✱ ÷✉ ✤✐➸♠ ❝õ❛ ✤✐➲✉ ❦❤✐➸♥ ♠í ✤÷ñ❝ ♣❤→t ❤✉② tr♦♥❣ ❝→❝ ✤➲ ①✉➜t ✈➲

❜ë ❧å❝ ❝↔✐ t✐➳♥ ❝❤♦ ✈➜♥ ✤➲ ✤à♥❤ ✈à ✈➔ ❝➜✉ tró❝ ❞➝♥ ✤÷í♥❣ ❤➔♥❤ ✈✐✳

✻

1

x n x

❍➻♥❤ ✶✳✺✿ ▼↕♥❣ ♥ìr♦♥ ♥❤✐➲✉ ❧î♣✳

▼ët ♠↕♥❣ ♥ìr♦♥ t❤÷í♥❣ ❜❛♦ ❣ç♠ ♠ët ❧î♣ ✈➔♦✱ ♠ët ❧î♣ r❛ ✈➔ ♥❤✐➲✉ ❧î♣

➞♥ ✭❍➻♥❤ ✶✳✺✮✳ ▼↕♥❣ ♥ìr♦♥ ✤÷ñ❝ ù♥❣ ❞ö♥❣ ❧➟♣ ❦➳ ❤♦↕❝❤ ✤÷í♥❣ ✤✐ tr♦♥❣ ♠æ✐tr÷í♥❣ ❝â ❝➜✉ tró❝✱ tr→♥❤ ✈➟t ❝↔♥ ✈➔ ❞➝♥ ✤÷í♥❣✳ ▼↕♥❣ ✤ë❝ ❧➟♣ ✈î✐ ✤è✐ t÷ñ♥❣

✼

L r

L

v

   (a) R L

L v

Y R

R L

ρ αTarget X R

Y R

R L

✧◆➳✉❊ k ❦❤æ♥❣ ✤ê✐ t❤➻ ❣✐ú ♥❣✉②➯♥ ∆ ❘ k✳ ◆➳✉ ❊ k ❞÷ì♥❣ t❤➻ ❣✐↔♠∆ ❘ k✳ ◆➳✉

❊ k ➙♠ t❤➻ t➠♥❣∆ ❘ k✧

▼❛ tr➟♥❘ k✱ ❙ k✱ ❊ k ✈➔ ❈ k ❧➔ ❝→❝ ♠❛ tr➟♥ ✤÷í♥❣ ❝❤➨♦ ❝ò♥❣ ❦➼❝❤ t❤÷î❝ ♥➯♥s➩ t❤ü❝ ❤✐➺♥ ✈✐➺❝ ✤✐➲✉ ❝❤➾♥❤ ❧✐➯♥ t✐➳♣ ✤è✐ ✈î✐ ❝→❝ t❤➔♥❤ ♣❤➛♥ ✤÷í♥❣ ❝❤➨♦ ❝õ❛

♠❛ tr➟♥❘ k R k (j, j) = R k (j, j) + ∆R k (j, j)♥❤÷ ❍➻♥❤ ✷✳✶✳

EKF

Cảm biến

j = 1 Mạng nơron mờ

k

z

k C k S k D ( , )

k

R j j

( , ) k

D j j

( , ) k

R j j

k r

Cảm biến

j = 1 Mạng nơron mờ

j = n Đúng Sai

j = j+1

k z

k E ( , ) k

0 ( , )

k k

k

R

R n n R

Kết thúc

❍➻♥❤ ✷✳✶✿ ❙ì ✤ç ✤✐➲✉ ❝❤➾♥❤

♠❛ tr➟♥ ❘✳

K(c 1 ,σ 1 ) A(a 1 ,b 1 ) μ 1

0.2

μ

L 1

1.2 1

X 1

ρ(m) 0

T T T

N N N

❇÷î❝ ✷✿ ✣à♥❤ ♥❣❤➽❛ ❤➔♠ t❤✉ë❝ ❝❤♦ ❝→❝ t➟♣ ♠í✿

Gauss(x) = e

−(x−c j )2

2σ 2 j

 , ❘1 =

(ˆ x k ,uk,0)

= T s

R 2

L 2 L

Lý thuyết

Đường thực

Đường đo

Lý thuyết Đường thực

X(m)

Quy dao X, Y

Ly thuyet Duong thuc Duong do

Lý thuyết Đường thực Đường đo

Lý thuyết Đường thực

Lý thuyết Đường thực

ố ẫ

✭❜✮

8 9 10 11 12 13 14 8

9 10 11 12 13 14 15 16

X(m)

Ket qua cua EKF chuan

Ly thuyet Duong thuc EKF

X (m)

Đường thực Đường đo

Lý thuyết Đường thực Đường đo

Lý thuyết Đường thực

Lý thuyết Đường thực EKF

ố ẫ

✭❝✮

0 0.1 0.2

0 0.1 0.2

100 150 200 250 300 350 400 0

0.2 0.4

Lý thuyết Đường thực Đường đo

Lý thuyết Đường thực

Lý thuyết Đường thực

15.8 15.85 15.9 15.95 16 16.05 16.1

X(m)

So sanh EKF,IEKF,FL-EKF EKF IEKF FL-EKF

0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35

T ime(100ms)

Gia tri RMSE EKF IEKF FL-EKF

0.05 0.1 0.15 0.2 0.25

T ime(100ms)

Gia tri RMSE EKF IEKF FL-EKF

0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35

0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04

T ime(100ms)

FL-EKF R(1,1)

-0.02 -0.01 0 0.01 0.02 0.03 0.04

0.2 0.4 0.6 0.8 1

T ime(100ms)

FNN-EKF R(1,1) R(3,3)

30

Ly thuyet Duong thuc FNN-EKF

Lý thuyết Đường thực

✷✳✹✳✸ ❚❤ü❝ ♥❣❤✐➺♠

❈❤✉➞♥ ❜à t❤ü❝ ♥❣❤✐➺♠

❘♦❜♦t ✻✵ ❝♠×✻✵ ❝♠×✶✶✵ ❝♠✱R❂ ✵✱✵✺ ♠✱L❂ ✵✱✻ ♠✱ ❧➟♣ ♠➣ q✉❛♥❣ ✺✵✵

❦❤❡✴✈á♥❣✱ ❝↔♠ ❜✐➳♥ ✤à❛ ❜➔♥ ❈▼P❙✵✸✱ ✤ë ê♥ ✤à♥❤ ✤ë♥❣ ❝ì ±5%✱ δt ❂ ✸✼✺ ♠s✱tr✉②➲♥ ❞ú ❧✐➺✉ ❝❤✉➞♥ ❘❙✲✷✸✷✴❘❙✲✹✽✺✱ ♠➦t s➔♥ ♣❤➥♥❣✱ ◗ k✱❘ ref ✭✷✳✶✸✮✳

❑➳t q✉↔ t❤ü❝ ♥❣❤✐➺♠

❑➳t q✉↔ ð ❍➻♥❤ ✷✳✾ ✈➔ ❍➻♥❤ ✷✳✶✵✳ ✣÷í♥❣ t❤ü❝✱ ✤÷í♥❣ ÷î❝ t➼♥❤ ❜ð✐ ❊❑❋ ✈➔

❋◆◆✲❊❑❋ ð ❍➻♥❤ ✷✳✶✵✭❛✮ ✈➔ ❝→❝ ♣❤➛♥ ♣❤â♥❣ t♦ tr♦♥❣ ❍➻♥❤ ✷✳✶✵✭❜✮✲✭❞✮✳ ❑➳tq✉↔ ❝❤♦ t❤➜② ❜ë ❧å❝ ❋◆◆✲❊❑❋ ✤➣ ❝❤♦ ❦➳t q✉↔ ÷î❝ t➼♥❤ ❣➛♥ ✈î✐ ❣✐→ trà t❤ü❝

X(m)

T rue EKF FNN-EKF

X(m)

T rue EKF FNN-EKF

X(m)

T rue EKF FNN-EKF

Trộn lệnh

Trộn lệnh Lựa chọn hành vi

❍➻♥❤ ✸✳✶✿ ❙ì ✤ç ❝➜✉ tró❝ ❤➔♥❤ ✈✐ tê♥❣ q✉→t✳

mờ Hàm mục tiêu

❇÷î❝ ✷✿ ❳➙② ❞ü♥❣ ❤➔♠ ♠ö❝ t✐➯✉

❍➔♠ ♠ö❝ t✐➯✉ O n ✤➸ t❤ü❝ t❤✐ ❤➔♥❤ ✈✐B n✿ O n = Y l → [0, 1] ✤÷ñ❝ ①➙② ❞ü♥❣t❤æ♥❣ q✉❛ q✉→ tr➻♥❤ ♠í ❤â❛ ✈➔ s✉② ❧✉➟♥ ♠í t❤❡♦ t❤ù tü s❛✉✿

−(yl−clk )2

✶✼

Môi trường thực

OR

ω θ ρ

YR

R L

OR

ω θ ρ Target XR YR

R L

OR

ω θ

Y R

 



R L

Y R

 

 R

Mờ hóa Suy luận mờ

LM OA GR

ˆ argmax[ ( ), ( ), ( )]

u   u  u  u

LM OA GR argmax[ ( ), ( ), ( )]

Nhiệm vụ

Trộn lệnh μ LM (u)

Mờ hóa Suy luận mờ

Mờ hóa Suy luận mờ

Mờ hóa Suy luận

mờ

Hàm mục tiêu Tránh cực tiểu cục bộ

µ ROA(u) = max{µ ROA,1(u), µ ROA,2(u), , µ ROA,28(u)}

µ ROA(ω) = max{µ ROA,1(ω), µ ROA,2(ω), , µ ROA,28(ω)}. ✭✸✳✽✮

❱➲ ✤➼❝❤✿ ♠ö❝ t✐➯✉ ✤✐➲✉ ❦❤✐➸♥ r♦❜♦t tî✐ ✈à tr➼ ✤➼❝❤ ♠♦♥❣ ♠✉è♥ tr♦♥❣ ❦❤♦↔♥❣t❤í✐ ❣✐❛♥ tèt ♥❤➜t✳ ●✐→ trà ❦➳t ❤ñ♣ ✶✺ ❧✉➟t ✤✐➲✉ ❦❤✐➸♥ ✈➲ ✤➼❝❤ ✭✸✳✾✮✳

µ RGR(u) = max{µ RGR,1(u), µ RGR,2(u), , µ RGR,15(u)}

Bảng 1:

Luật điều khiển tránh vật

Va chạm Luật d Lối vào Lối ra

0.2

L 1

Luật điều khiển về đích

Luật Lối vào Lối ra

C n

B

C 1

Đích C A

B D

Luật điều khiển tránh cực tiểu cục bộ

Đầu Đích

Đầu Đích

Đầu Đích

Đầu Đích

Đầu Đích

( , , )x y d dd

+

E F

✷✸

• ❚❤ü❝ t❤✐ ❝➜✉ tró❝ ❞➝♥ ✤÷í♥❣ ❇❇❋▼ tr♦♥❣ ❤♦↕t ✤ë♥❣ ✤❛ r♦❜♦t ✈î✐ ✈✐➺❝

♠ð rë♥❣ ❤➔♥❤ ✈✐ t❤ü❝ ❤✐➺♥ ❝→❝ ♥❤✐➺♠ ✈ö ❝❤✉②➯♥ ❜✐➺t✳

✷✹

DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

(2011), “Hệ thống rô bốt tuần tra dựa trên logic mờ ứng dụng trong hệ tự động hóa tòa nhà”, Tạp chí Tin học và Điều khiển học, Vol 27, No 1 (2011), pp 83-92

(2012), “Mobile Robot Localization using fuzzy neural network based extended Kalman filter”, 2012 IEEE International Conference on Control System, Computing and Engineering (ICCSCE), 23-25 Nov 2012, Penang, Malaysia, pp 416-421

(2013), “Dẫn đường cho robot di động kết hợp phương pháp điều khiển ổn định Lyapunov và điều khiển mờ”, Hội nghị toàn quốc lần thứ 2 về Điều khiển và Tự động hóa – VCCA -2013, 22-23/11/2013, Thành phố Đà nẵng, Việt nam, pp 140-147

(2013), “Mobile Robot Localization using Fuzzy Neural Network based Extended Kalman Filter”, Journal of Computer Sicence and Cybernetics V.29, N.2, pp 138-141

Vinh Tran (2013), “Development of a Behavior based Navigation System for Mobile

thông, 17-18 December 2013, Ha noi, Viet nam, pp 112-118

Quang Vinh (2015), “Điều khiển dẫn đường hành vi cho robot di động hai bánh vi sai”, ECIT: Hội thảo Quốc gia 2015 về Điện tử truyền thông và Công nghệ thông tin, 10- 11/12/2015, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt nam

based Navigation of Mobile Robot in Unknowns Environments Using Fuzzy Logic and Multi-Objective Optimization”, International Journal of Control and Automation (IJCA), V.10, N.2, ISSN 2005-4297

Navigation System using Neuro - Fuzzy Kalman Filtering and Optimal Fusion of Behavior - based Fuzzy Controllers”, REV Journal on Electronics and Telecommunications (REV – JEC), DOI: http://dx.doi.org/10.21553/rev-jec.128